一般化傾向スコアに基づいて、治療の加重方法の逆確率を使用した生存分析

生存分析では、治療効果は、因果治療効果としての生存曲線とハザード比に基づいて一般的に評価されます。観察研究では、これらの推定値は、交絡因子のために偏っている可能性があります。傾向スコアに基づく治療加重（IPTW）メソッドの逆確率は、バイナリ治療グループ間の交絡因子を調整するために利用されるアプローチの1つです。この方法論の一般化として、生存データの一般化傾向スコアに基づいて、IPTWログランクテストの正確な式を開発しました。これにより、多値治療のIPTWログランクテストを使用して、生存曲線のIPTW Kaplan-Meier推定器のグループの違いを比較することができます。因果治療効果として、IPTWアプローチを使用してハザード比を推定できます。治療が治療の順序レベルに対応する場合、提案された方法は、コントラスト統計を備えた治療効果パターンの分析に簡単に拡張できます。この論文では、提案された方法を、冠状動脈性心疾患（CHD）に対するプラバスタチンの主要な予防効果を調査した九州脂質介入研究（KLIS）のデータとともに説明されています。提案された方法の結果は、プラバスタチン治療がCHDのリスクを減らし、プラバスタチン治療へのコンプライアンスがCHDの予防にとって重要であることを示唆しています。

In survival analysis, treatment effects are commonly evaluated based on survival curves and hazard ratios as causal treatment effects. In observational studies, these estimates may be biased due to confounding factors. The inverse probability of treatment weighted (IPTW) method based on the propensity score is one of the approaches utilized to adjust for confounding factors between binary treatment groups. As a generalization of this methodology, we developed an exact formula for an IPTW log-rank test based on the generalized propensity score for survival data. This makes it possible to compare the group differences of IPTW Kaplan-Meier estimators of survival curves using an IPTW log-rank test for multi-valued treatments. As causal treatment effects, the hazard ratio can be estimated using the IPTW approach. If the treatments correspond to ordered levels of a treatment, the proposed method can be easily extended to the analysis of treatment effect patterns with contrast statistics. In this paper, the proposed method is illustrated with data from the Kyushu Lipid Intervention Study (KLIS), which investigated the primary preventive effects of pravastatin on coronary heart disease (CHD). The results of the proposed method suggested that pravastatin treatment reduces the risk of CHD and that compliance to pravastatin treatment is important for the prevention of CHD.